Les agents IA, un tournant majeur pour l’intelligence artificielle
Les agents IA, un tournant majeur pour l’intelligence artificielle
En 2022, l’arrivée sur le devant de la scène de ChatGPT a marqué un point d’inflexion majeur pour l’intelligence artificielle. Les modèles de langue (LLM), capables de générer du texte fluide, pertinent et contextualisé, ont rapidement démontré leur potentiel dans de nombreux domaines. Mais aussi impressionnants soient-ils, ces outils restent fondamentalement réactifs : ils complètent, formulent, répondent.
L’étape suivante est déjà en marche. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle ne se limite plus à produire du texte. Elle apprend à agir. C’est tout l’enjeu de l’IA agentique : une approche qui donne aux systèmes la capacité de planifier, de raisonner, d’interagir avec leur environnement et d’enchaîner des actions de manière autonome.
« L’IA agentique, c’est quand l’intelligence artificielle passe du statut d’assistant à celui d’acteur. Elle devient capable de réfléchir, de planifier et d’agir pour atteindre un objectif », explique Julien Perez, professeur au Laboratoire de Recherche de l’EPITA.
Comprendre l’évolution des LLM vers l’IA agentique
Initialement, les modèles de langue sont conçus comme des structures mathématiques capables de prédire la suite d’une séquence de mots. Ils excellent dans la génération de texte, mais peinent à décomposer et à exécuter des tâches complexes.
L’IA agentique répond à cette limite en introduisant une nouvelle capacité : la planification des actions. Plutôt que de se contenter de répondre à un prompt, l’agent structuré peut analyser une requête, la diviser en étapes successives, solliciter des outils externes pour enrichir sa compréhension, puis prendre des décisions de manière autonome.
Par exemple, pour traduire un texte complexe, un agent ne se contenterait pas de lancer une traduction directe. Il commencerait par résumer le contenu, identifierait les parties critiques, et adapterait ensuite la traduction au contexte détecté.
Quels sont les principes clés d’un agent autonome ?
Le fonctionnement d’un agent intelligent repose sur plusieurs éléments clés.
D’abord, la planification permet de décomposer une tâche complexe en une série d’étapes élémentaires coordonnées. Ensuite, l’accès à des outils externes, comme des bases de données ou des API, donne aux agents la capacité de rechercher des informations ou d’interagir avec des systèmes tiers. Enfin, l’autonomie décisionnelle assure que l’agent puisse choisir, sans intervention humaine, les étapes nécessaires pour atteindre l’objectif fixé.
« Un agent ne se limite plus aux données préchargées dans son modèle et à votre prompt. Il va chercher l’information dont il a besoin avant de formuler sa réponse », souligne Julien Perez.
Cette capacité d’orchestration transforme radicalement l’approche de l’intelligence artificielle. C’est elle qui va différencier un agent IA d’un simple assistant conversationnel.
Des applications concrètes en construction
L’agentification trouve déjà des applications tangibles.
Dans le domaine de la génération de réponses augmentées (Retrieval-Augmented Generation ou RAG), un agent commence par rechercher des documents pertinents en amont, ce qui réduit significativement les risques d’erreurs ou d’hallucinations dans les réponses produites. D’autres agents autonomes sont capables d’interagir avec un navigateur web, réservant un service ou récupérant des données de manière fluide.
Le champ éducatif est également concerné. Des systèmes tutoriels utilisent aujourd’hui l’IA agentique pour accompagner les élèves en leur proposant des pistes de réflexion, plutôt qu’en livrant directement les solutions.
« Nous développons des services de tutorat agentifiés pour aider les élèves à progresser sans les priver de l’effort d’apprentissage »
Julien Pérez
L’EPITA, moteur de l’innovation dans l’IA agentique
À l’EPITA, la recherche sur l’agentification est intégrée au cœur même des formations en intelligence artificielle. Les étudiants sont formés aux méthodes de conception d’agents, de la théorie à l’implémentation, en lien avec des applications industrielles concrètes.
La collaboration avec des entreprises technologiques et des communautés open-source renforce l’ancrage pratique de cet enseignement. L’EPITA explore également, au sein de ses laboratoires, l’utilisation de l’IA agentique pour améliorer la pédagogie : assistants d’apprentissage intelligents, évaluations automatisées, accompagnement personnalisé des étudiants.
Un levier technologique et environnemental
L’IA agentique représente un enjeu stratégique majeur pour les entreprises et les institutions. De nombreux acteurs internationaux, tels que OpenAI Operator, DeepMind Mariner ou HuggingFace smolagent, investissent massivement dans cette approche.
Par ailleurs, en optimisant l’exécution des tâches, l’agentification ouvre une voie vers une sobriété numérique accrue. Moins de calculs inutiles, des traitements plus ciblés : la promesse d’une intelligence artificielle plus économe en ressources devient tangible.
« L’IA agentique, c’est la rencontre entre l’IA générative et le génie logiciel », conclut Julien Perez.
Former les ingénieurs qui bâtiront le futur de l’IA
Loin d’être un simple prolongement des modèles de langue, l’IA agentique représente une véritable révolution technologique. Afin d’anticiper les besoins des organisations, l’EPITA forme une nouvelle génération d’ingénieurs pour concevoir, encadrer et déployer ces agents autonomes, qui façonneront les outils numériques de demain.